관성을 이기는 데이터

데이터를 시각화하는 도구는 여러 가지가 있습니다. 특히 시계열 데이터의 경우 엑셀이나 스프레드시트, PPT만으로도 충분히 의도하는 내용을 차트로 만들어낼 수 있습니다. 따라서 '굳이' 파이썬으로 시각화를 하고자 한다면 단순히 파이썬으로 분석, 시각화까지 이어서 진행할 수 있는 연속성 외에도 파이썬이 주는 자유도와 자동화로 인한 편의를 충분히 활용해야 합니다. 파이썬을 사용하면 반복문과 함수를 손쉽게 활용하고, 프로그래밍을 통해 여러 차트를 동시에 그려낼 수 있습니다. 이를 극대화해주는 함수가 subplots()입니다. ​ Step 1. 레이아웃 설정 먼저, matplotlib.pyplot 패키지를 plt라는 이름(alias, 별칭)으로 불러옵니다. plt를 통해 아래와 같이 전체 레이아웃을 subplot..

"데이터"가 아니라 "문제"를 먼저 보는 연습 이번 분석은 임의의 문제 상황을 가정하고 데이터를 통해 문제를 해결할 방법을 찾는다. 처음에는 의식적으로 '데이터'에 집중하게 되는데 본문에서 일부러 상황과 문제를 계속해서 강조했다. 그러니 '문제'에 집중해보자. '문제'를 이해하면 데이터는 자연스럽게 눈에 들어온다. 특히 후반부에 집단 군집 분석을 진행할 텐데, 이를 위해 머신러닝도 사용해볼 예정이다. 목차 ___ Step 1. 문제 상황 가정 및 데이터 전처리 1-1. 라이브러리 호출 및 데이터 확인 1-2. 일부 컬럼 제거 1-3. 컬럼명, 데이터타입 형식 통일 1-4. 현재 날짜 가정 1-5. 이상치 처리 1. 문제 상황 가정 및 데이터 전처리 지금부터 우리는 이커머스 스타트업의 데이터 분석가다. 상..